साक्षात्कार
विकी ज़ाबाला, फर्स्ट इनसाइट के मुख्य विकास और रणनीति अधिकारी – साक्षात्कार श्रृंखला
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विकी ज़ाबाला, फर्स्ट इनसाइट के मुख्य विकास और रणनीति अधिकारी, उच्च-विकास वाले सास, एआई और प्रौद्योगिकी कंपनियों में 22 से अधिक वर्षों के नेतृत्व के साथ, रणनीति, उत्पाद और नवाचार के बीच के चौराहे पर काम करते हैं। अपनी भूमिका में, वह फर्स्ट इनसाइट के एकीकृत विकास इंजन का नेतृत्व करती है, जिसमें रणनीति, जाने के लिए बाजार, विपणन, उत्पाद, एआई, ग्राहक सफलता और साझेदारी शामिल है, जो कंपनी के रिटेल निर्णय बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म के पीछे दृष्टि को आकार देती है। अनिश्चितता को स्पष्टता में अनुवाद करने के लिए जानी जाने वाली, ज़ाबाला ने हाइपर-विकास, नए बाजार विस्तार और एआई-नेतृत्व वाले परिवर्तन को चलाया है, जो ग्राहक अंतर्दृष्टि, निर्णय बुद्धिमत्ता और मापनीय व्यवसाय परिणामों को वितरित करने के लिए स्केलेबल ऑपरेटिंग मॉडल से जुड़े ग्राहक अंतर्दृष्टि को जोड़ती है।
फर्स्ट इनसाइट एक एआई-संचालित निर्णय बुद्धिमत्ता प्लेटफ़ॉर्म है जो खुदरा विक्रेताओं और ब्रांडों के लिए बनाया गया है जो मांग की भविष्यवाणी करना, मूल्य निर्धारण और संग्रह को अनुकूलित करना और उत्पाद जीवन चक्र में जोखिम को कम करना चाहते हैं। वास्तविक समय की उपभोक्ता प्रतिक्रिया को भविष्यवाणी, उत्पन्न और एजेंटिक एआई के साथ जोड़कर, प्लेटफ़ॉर्म संगठनों को डिज़ाइन, व्यापार, योजना और मौसम के दौरान निष्पादन में तेजी से और अधिक आत्मविश्वास से निर्णय लेने में मदद करता है। अग्रणी वैश्विक खुदरा विक्रेताओं और उपभोक्ता ब्रांडों द्वारा उपयोग किया जाता है, फर्स्ट इनसाइट ग्राहक अंतर्दृष्टि को कार्रवाई योग्य बुद्धिमत्ता में बदलने पर केंद्रित है जो मार्जिन में सुधार करती है, बाजार में तेजी लाती है और दीर्घकालिक विकास को मजबूत करती है।
आपका करियर लगातार डेटा, जाने के लिए बाजार रणनीति और कार्यान्वयन के बीच के चौराहे पर रहा है। आपके करियर के शुरुआती दिनों में कौन से क्षण आपके बारे में सबसे ज्यादा प्रभाव डालते हैं कि आप आज वास्तविक संचालन निर्णयों में अंतर्दृष्टि को कैसे बदलते हैं?
मैं हमेशा एक मूलभूत चुनौती पर केंद्रित रहा हूं: पैमाने पर व्यवहार को कैसे प्रभावित और बदला जाए।
मेरे करियर की शुरुआत में, यह मोबाइल ऐप्स और विज्ञापन प्रौद्योगिकी में दिखाई दिया, जहां प्रतिक्रिया लूप तुरंत होते हैं। आप जल्दी से सीखते हैं कि डेटा केवल तब मायने रखता है जब यह किसी को अगली बात करने के लिए प्रेरित करता है – स्थापित करना, जुड़ाव, रूपांतरण। बाद में, आईओटी और अनुभवात्मक प्लेटफ़ॉर्म में, एक ही सच्चाई शारीरिक वातावरण में खेला गया: संदर्भ, समय और अनुभव कैसे वास्तविक समय में मानव व्यवहार को आकार देते हैं।
इन सभी उद्योगों में, एक सबक बना रहा: अंतर्दृष्टि केवल तभी मूल्यवान है जब यह कार्रवाई योग्य हो। यदि यह निष्पादन के दबाव को नहीं सहन करता है – मूल्य निर्धारण, जाने के लिए बाजार, इन्वेंट्री, संदेश – तो यह केवल जानकारी है।
यह मानसिकता मुझे फर्स्ट इनसाइट में ले आई। खुदरा विक्रेताओं के लिए यह सबसे अधिक व्यवहार-संचालित उद्योग है, फिर भी निर्णय ऐतिहासिक रूप से पिछड़े संकेतकों और अंतर्ज्ञान पर निर्भर रहे हैं। मेरा काम उस अंतर को भरने के बारे में रहा है – ग्राहक की आवाज़ को आगे लाने के लिए पर्याप्त रूप से जल्दी और लगातार – बेहतर परिणामों को इंजीनियर करने के लिए, न कि विफलता की प्रतिक्रिया के लिए।
मेरा ध्यान अब संगठनों को बेहतर निर्णय लेने में मदद करने पर है – ताकि वे राजस्व बढ़ाएं, ग्राहक वफादारी अर्जित करें और लगातार बाजार को पीछे छोड़ दें।
फर्स्ट इनसाइट में मुख्य विकास और रणनीति अधिकारी के रूप में, आप उत्पाद, एआई रोडमैप, जीटीएम और ग्राहक सफलता की देखरेख करते हैं। एआई को खुदरा संगठनों के भीतर कैसे डिज़ाइन और तैनात किया जाना चाहिए, इसे बदलने में इसका एकीकृत दृष्टिकोण क्या बदलाव लाता है?
जब आप पूरे सिस्टम को देखते हैं, तो आप एआई को एक उपकरण के रूप में सोचना बंद कर देते हैं और इसे एक संचालन मॉडल के रूप में सोचना शुरू कर देते हैं।
उत्पाद आपको दिखाता है कि तकनीकी रूप से क्या संभव है। जाने के लिए बाजार आपको दिखाता है कि वास्तव में क्या समझा जाएगा और अपनाया जाएगा। ग्राहक सफलता आपको दिखाती है कि वास्तविक दुनिया की प्रतिबंधों के तहत क्या खड़ा रहता है – समय दबाव, क्रॉस-फ़ंक्शनल तनाव, डेटा गुणवत्ता और जवाबदेही। जब ये दृष्टिकोण एकजुट होते हैं, तो एआई वास्तव में निर्णय कैसे होते हैं, न कि केवल तकनीक को अलग-थलग करने के लिए डिज़ाइन किया जाता है।
यही कारण है कि खुदरा में एआई को एक निर्णय और कार्रवाई प्रणाली के रूप में कार्य करना होगा, न कि केवल एक बुद्धिमत्ता प्रणाली के रूप में। यह ग्राहक संकेतों को मूल्य निर्धारण, संग्रह, विपणन और योजना से जोड़ना होगा जो टीमों को संरेखित करता है और निर्णय को तेज करता है। जब एआई टीमों के बीच घर्षण को कम करता है और अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच की दूरी को कम करता है, तो यह वास्तविक मूल्य देना शुरू कर देता है।
खुदरा विक्रेताओं ने लंबे समय से मौसमी योजना चक्रों और ऐतिहासिक डेटा पर भरोसा किया है। आपको जमीन पर क्या दिखाई दे रहा है, इसके आधार पर, वे मॉडल आज उपभोक्ता कैसे व्यवहार करते हैं, इसके साथ तेजी से असंगत क्यों हो रहे हैं?
क्योंकि वे मॉडल एक ऐसे दुनिया के लिए बनाए गए थे जहां खुदरा विक्रेता मुख्य रूप से क्या मौजूदा है उसका अनुकूलन कर रहे थे – न कि क्या अगला है।
ऐतिहासिक बिक्री और मौसमी चक्र स्थापित श्रेणियों में प्रदर्शन की व्याख्या करने में मदद कर सकते हैं, लेकिन वे आज खुदरा विक्रेताओं को जो चाहिए, उसमें कमजोर हैं: तेजी से बदलते ग्राहक व्यवहार का जवाब देना और उत्पाद नवाचार और सफेद स्थान विस्तार के माध्यम से नई मांग पैदा करना।
मांग अब वास्तविक समय में स्थानांतरित होती है – मूल्य संवेदनशीलता, सांस्कृतिक क्षणों, सामाजिक प्रभाव, आर्थिक दबाव और चैनल गतिविधियों से प्रेरित। एक प्रवृत्ति रातोंरात उभर सकती है। एक मूल्य संकेत व्यवहार को तुरंत बदल सकता है। ऐतिहासिक डेटा बताता है कि क्या पहले से हुआ है, लेकिन यह विश्वसनीय रूप से नहीं बताता है कि ग्राहक अगले क्या करेंगे – यहां तक कि अलमारी पर मौजूद उत्पादों के लिए भी – जब संदर्भ और भावना किसी भी क्षण बदल सकती है।
अधिकांश खुदरा विक्रेता पुराने सीआरएम और ग्राहक की वास्तविक पहचान के पुराने दृष्टिकोण के साथ निर्णय ले रहे हैं। नए प्रतियोगी, नए चैनल और अलग-अलग अपेक्षाओं और खर्च शक्ति वाली युवा पीढ़ियां धीरे-धीरे ग्राहकों को दूर ले जा रही हैं – अक्सर खुदरा विक्रेताओं को यह महसूस किए बिना कि जब तक परिणाम दिखाई देते हैं या वफादारी में गिरावट आती है। कई मामलों में, ब्रांड उन ग्राहकों के लिए अनुकूलन कर रहे हैं जिन्हें वे अब और नहीं हैं – या जो पहले से ही आगे बढ़ चुके हैं।
और जब यह नवाचार की बात आती है, तो बिक्री इतिहास एक ऐसे उत्पाद की पुष्टि नहीं कर सकता जो अभी तक मौजूद नहीं है – या एक ग्राहक खंड जिसे आप खोने के खतरे में हैं। यही कारण है कि इतने सारे खुदरा विक्रेता पिछले के बजाय अगली श्रेणी, अगली सुविधा सेट या अगले दर्शकों पर साहसपूर्वक निधि देने के बजाय पिछले पर दोहराव करते हैं। लॉक है ग्राहक की आवाज़ को आगे लाना – परिकल्पना निर्माण, मूल्य शक्ति, स्थिति – ताकि नवाचार एक दोहराने योग्य प्रणाली बन जाए, न कि जुआ।
फर्स्ट इनसाइट का एआई सहायक, एलिस, मूल्य निर्धारण, संग्रह और मांग के आसपास प्राकृतिक-भाषा प्रश्नों को सक्षम बनाता है। एआई को वास्तविक रूप से अपनाने के लिए इंटरफ़ेस डिज़ाइन और पहुंच कितनी महत्वपूर्ण है, न कि केवल तकनीकी क्षमता के लिए?
इंटरफ़ेस यह है कि “एआई मौजूद है” और “एआई का उपयोग किया जाता है” के बीच का अंतर है।
खुदरा निर्णय लेने में अवधि से बहुत अधिक शामिल है – अवधारणा अनुसंधान, डिज़ाइन, संग्रह निर्माण, मूल्य निर्धारण, मार्जिन मॉडलिंग, खरीद गहराई, आवंटन, मौसम के दौरान समायोजन, विपणन और बिक्री। प्रश्न यह है कि खुदरा विक्रेताओं के पास प्रश्न हैं; यह है कि उत्तर डैशबोर्ड, डेक, निर्यात और विशेषज्ञ टीमों में फंसे हुए हैं – और जब वे वितरित किए जाते हैं, तो क्षण बीत चुका होता है।
एलिस महत्वपूर्ण है क्योंकि यह अंतर्दृष्टि और कार्रवाई के बीच घर्षण को दूर करता है। टीमें अब रिपोर्टों को नेविगेट करने या नए विश्लेषण की प्रतीक्षा करने के बजाय सामान्य भाषा में रणनीतिक और रणनीतिक प्रश्न पूछ सकती हैं – अवधारणाओं, मूल्य निर्धारण, संग्रह, खंड, बाजार, प्रतियोगियों के बारे में – और स्पष्ट, भविष्यवाणी उत्तर प्राप्त करें मिनटों में। यह केवल उपयोगिता नहीं है; यह निर्णय गति है।
सुलभता भी संगठन भर में अपनाने को बढ़ावा देती है। जब एक ही ग्राहक संकेत तुरंत व्यापार, मूल्य निर्धारण, विपणन और योजना के लिए उपलब्ध होता है, तो आप आंतरिक लड़ाइयों और असंरेखितता को कम करते हैं। लोग यह तर्क देना बंद कर देते हैं कि किसका डेटा सही है और तेजी से और अधिक आत्मविश्वास के साथ अगला क्या करना है पर बहस करना शुरू कर देते हैं।
आप खुदरा विक्रेताओं के साथ काम कर चुके हैं जो मार्जिन दबाव, इन्वेंट्री जोखिम और अस्थिर मांग का सामना करते हैं। आज एआई सबसे तेज़ और सबसे मापनीय प्रभाव कहां देता है – और कहां अभी भी हYPE वास्तविकता से आगे है?
सबसे तेज़ प्रभाव वहां दिखाई देता है जहां निर्णय बार-बार, महंगे और समय-संवेदनशील होते हैं: मूल्य निर्धारण, संग्रह चयन, मांग सत्यापन और इन्वेंट्री जोखिम। जब एआई टीमों को अधिक खरीदने से बचाने में मदद करता है, मूल्य पर पकड़ बनाने में आत्मविश्वास दिलाता है या हारे हुए उत्पादों से पहले बाहर निकलता है, तो वित्तीय प्रभाव तुरंत और मापनीय होता है।
जहां हYPE वास्तविकता से आगे निकल जाता है वह यह विचार है कि पूरी तरह से स्वचालित खुदरा – या एआई जो वास्तविक ग्राहक समझ को सिंथेटिक शॉर्टकट से दूर करता है। उपभोक्ता बहुत स्पष्ट हैं: वे प्रामाणिकता, पारदर्शिता और सुने जाने की सराहना करते हैं। एआई जो ब्रांडों को ग्राहक से दूर ले जाता है वह कुशलता नहीं बनाता है – यह जोखिम पैदा करता है।
आज का विजयी मॉडल मानव निर्णय है जो भविष्यवाणी अंतर्दृष्टि से बढ़ाया जाता है, स्वचालन के लिए स्वचालन नहीं।
कई एआई टूल भविष्यवाणी क्षमताओं का वादा करते हैं। खुदरा में अर्थपूर्ण भविष्यवाणी क्या दिखती है, और नेताओं को यह मूल्यांकन कैसे करना चाहिए कि क्या भविष्यवाणियां वास्तव में निर्णय योग्य हैं?
खुदरा में अर्थपूर्ण भविष्यवाणी एक भविष्यवाणी नहीं है – यह ग्राहक सत्य से वित्तीय परिणाम तक के लूप को बंद करने की क्षमता है।
बहुत सारे एआई आउटपुट भविष्यवाणी की तरह लगते हैं, लेकिन वे व्यवसाय को नहीं बदलते क्योंकि वे कभी भी संचालन कदम में नहीं जाते हैं। तिमाही याद आती है, इन्वेंट्री ढेर हो जाती है, मार्कडाउन बजट खर्च हो जाते हैं – और हर कोई डेटा की ओर इशारा कर सकता है जो मदद कर सकता था। असली विफलता यह है कि निर्णय संरेखित नहीं थे, कार्रवाई नहीं की गई थी, और कार्यप्रवाह नहीं बदला गया था।
निर्णय योग्य भविष्यवाणी तीन चीजें एक साथ करती है:
- यह ग्राहकों के वास्तविक मूल्य की धारणा में आधारित है – केवल बिक्री इतिहास नहीं – ताकि यह अवधारणा से लेकर मौसम में निर्णयों का मार्गदर्शन कर सके।
- यह अर्थशास्त्र से जुड़ा हुआ है: मांग लोच, भुगतान करने की इच्छा, एयूआर/एएसपी उत्पाद जीवन चक्र में और मार्जिन के परिणामों के साथ पकड़ना या छूट देना।
- यह संचालन है – एक दोहराने योग्य प्रक्रिया में निहित जो टीमें वास्तव में अनुसरण करती हैं, न कि दर्जनों उपकरणों और सिलोed डैशबोर्ड में फंसी हुई है।
एक बार-बार दोहराया जाने वाला विषय जो हम देखते हैं वह एसकेयू के “लंबे पुच्छ” की लागत है। अधिक-संग्रह एक मूक हत्यारा है: अतिरिक्त गहराई, कम वेग, दफन जोखिम। एआई द्वारा अनलॉक किए गए सबसे बड़े लीवर में से एक कम प्रदर्शन वाले उत्पादों को जल्दी से हटाने और उन इन्वेंट्री डॉलर को शीर्ष प्रदर्शनकर्ताओं में पुनर्निवेश करने की क्षमता है जहां ग्राहक मांग और भावना सबसे अधिक है।
जब टीमें इस अनुशासन को लागू करती हैं, तो हम नाटकीय परिणाम देखते हैं:
- इन्वेंट्री डॉलर नवाचार और उच्च-स्कोर अवसरों के लिए मुक्त हो जाते हैं,
- मार्कडाउन कैडेंस स्थिर और सिकुड़ जाती है,
- प्रचार दबाव कम हो जाता है, और
- ब्रांड विश्वास बढ़ जाता है क्योंकि ग्राहकों को 50-60% से पहले खरीदने की उम्मीद नहीं है।
नेताओं को एआई का मूल्यांकन इस प्रश्न से करना चाहिए: क्या यह हमारे निवेश को बदल देता है? सबसे अधिक आरओआई अधिक डेटा नहीं है – यह बेहतर निर्णय है कि आप वास्तविक ग्राहक मांग के खिलाफ पूंजी, समय और इन्वेंट्री का आवंटन कैसे करते हैं – जल्दी से पर्याप्त।
जिम्मेदार एआई अक्सर उच्च स्तर पर चर्चा की जाती है। खुदरा विशेष रूप से, जहां निर्णय सीधे मूल्य निर्धारण, उपभोक्ताओं और ब्रांड विश्वास को प्रभावित करते हैं, व्यावहारिक, जिम्मेदार एआई अपनाना क्या दिखता है?
खुदरा में जिम्मेदार एआई एक सरल सिद्धांत से शुरू होता है: एआई का उपयोग ग्राहक संबंध को गहरा करने के लिए करें, न कि इसका शोषण करने के लिए।
यह व्यक्तियों की हाइपर-ट्रैकिंग, निगरानी, या अपने लिए डेटा की खेती के बारे में नहीं है। जिम्मेदार एआई यह है कि प्रत्येक निर्णय में ग्राहक की आवाज़ को आगे लाना – ताकि उत्पाद, मूल्य निर्धारण, संदेश और अनुभव वास्तव में मूल्यवान क्या है इसका प्रतिनिधित्व करें। कई मायनों में, यह एक प्रकार का सह-विकास है: ग्राहक बताते हैं कि क्या बनाया जाए, यह कैसे स्थित है, और क्या न्यायसंगत लगता है।
व्यावहारिक रूप से, जिम्मेदार एआई इस तरह दिखता है:
- वास्तविक ग्राहक इनपुट में निर्णय लेना – दोनों मात्रात्मक और गुणात्मक (“जो उन्होंने कहा”)।
- उच्च-प्रभाव वाले निर्णयों जैसे मूल्य निर्धारण, प्रचार और खंडीकरण के लिए पारदर्शिता और गार्डरेल बनाना।
- सेगमेंट और बाजारों में न्यायसंगतता सुनिश्चित करना ताकि एआई एक समूह को अन्य की तुलना में लाभ न दे।
- निर्णय लेने की प्रक्रिया में मानवों को शामिल करना – निर्णय, जवाबदेही और रचनात्मक सूक्ष्मता के लिए जो एआई स्वयं उत्पन्न नहीं कर सकता है।
इस तरह इस्तेमाल किया जाने वाला एआई ग्राहक संबंध को मजबूत बनाता है, न कि इसे कमजोर करता है। ग्राहक बड़े पैमाने पर सुने जाते हैं। टीमें बेहतर निर्णय लेती हैं। और ब्रांड विश्वास बनाते हैं – क्योंकि वे अब बाजार की प्रतिक्रिया नहीं दे रहे हैं; वे इसके साथ कार्रवाई कर रहे हैं।
आप विपणन कथाओं और उत्पाद रणनीति दोनों का नेतृत्व किया है। खुदरा विक्रेताओं को एआई के बारे में आंतरिक कथा को कैसे फिर से सोचना चाहिए ताकि यह एक निर्णय साथी के रूप में देखा जाए, न कि खतरा या ब्लैक बॉक्स?
खुदरा विक्रेताओं को एआई की कहानी बताना बंद करना चाहिए कि यह “स्मार्टर विश्लेषण” है और एआई की कहानी बताना शुरू करना चाहिए कि यह पैमाने पर ग्राहक केंद्रितता है।
आंतरिक घर्षण खुदरा में नहीं है – यह सिलोस है जो उच्च-जोखिम वाले निर्णय ले रहे हैं जो विभिन्न सत्यों के साथ हैं: विपणन में जुड़ाव संकेत हैं, व्यापार में बिक्री इतिहास है, मूल्य निर्धारण में मार्जिन दबाव है, और योजना में इन्वेंट्री प्रतिबंध है। यही वह जगह है जहां लड़ाइयां होती हैं।
एआई एक निर्णय साथी बन जाता है जब यह कार्यों के भरोसे एक साझा भाषा बनाता है: ग्राहक की आवाज़, अनुवादित भविष्यवाणी मार्गदर्शन में जो उत्पाद, मूल्य, संग्रह और बेचने का तरीका बताता है – संकल्पना से परिवर्तन तक।
और यह महत्वपूर्ण है कि मानवों की भूमिका के बारे में ईमानदार होना। एआई अगले बड़े विचार का आविष्कार नहीं करता है – यह पैटर्न सीखता है। मानव रचनात्मकता, स्वाद, ब्रांड इरादा और सांस्कृतिक सूक्ष्मता लाते हैं। एआई उस रचनात्मकता को तेज करता है जो प्रतिक्रिया लूप को छोटा करता है और निर्णय लेने से पहले बाजार द्वारा दबाव डालता है।
जैसा कि एआई योजना और मौसम के दौरान निर्णय लेने में अधिक निहित हो जाता है, तो मानव निर्णय की भूमिका कैसे विकसित होती है, गायब नहीं होती है?
मानव निर्णय अधिक महत्वपूर्ण – और अधिक कुशल – हो जाता है क्योंकि मौसम में खुदरा लाभ जीता या हारा जाता है।
मार्कडाउन खुदरा में सबसे बड़ा खर्च है। खुदरा विक्रेताओं को अक्सर मार्कडाउन के लिए बजट देना पड़ता है क्योंकि उन्हें बेचने के लिए अनसोल्ड इन्वेंट्री साफ़ करनी होती है। मार्कडाउन इतनी दर्दनाक है क्योंकि समय है: बहुत जल्दी छूट देना और मार्जिन को नष्ट करना; बहुत देर से छूट देना और रूपांतरण की खिड़की से चूक जाना।
पूर्वानुमानिक एआई और मानवों के साथ, टीमें लोचदार मांग कर्व को मॉडल कर सकती हैं और समझ सकती हैं कि उत्पाद के जीवनकाल में एएसपी/एयूआर कैसे विकसित होना चाहिए – बिक्री के माध्यम से, ग्राहक धारणा, और बाजार संकेतों के आधार पर। यह स्मार्ट चालों को सक्षम बनाता है: कब पकड़ना है, कब छूट देना है, और कितना – बिना अधिक-मजबूरी।
और मौसम के दौरान निर्णय प्रचार और विपणन तक ही सीमित नहीं हैं। एआई मौसम के दौरान प्रचार और विपणन को सांस्कृतिक क्षणों, प्रभावितों की त्वरण, रुझान त्वरण, और ग्राहक व्यक्तित्व में बदलाव के साथ-साथ उत्पाद धारणा और मूल्य संवेदनशीलता को ध्यान में रखते हुए सूचित कर सकता है। मानव फिर निर्णय लेते हैं: ब्रांड इरादा, जोखिम सहनशीलता, और रचनात्मक विकल्प जो एआई स्वयं उत्पन्न नहीं कर सकता है।
भविष्य स्वचालन नहीं है। यह तेजी, अधिक ग्राहक-सूचित निर्णय है – जहां एआई सुनने को स्केल करता है, और मानव अर्थ का नेतृत्व करता है।
आगे देखते हुए, आप अगले दो से तीन वर्षों में खुदरा कार्यप्रवाह को कैसे बदलते हुए देखते हैं – सिद्धांत रूप से, नहीं – संचालन रूप से?
हम बुद्धिमत्ता प्रणालियों से कार्रवाई प्रणालियों में जा रहे हैं।
संचालन रूप से, उत्पन्न एआई अंतर्दृष्टि को भूमिकाओं और स्तरों में सुलभ बना देगा – सारांशित, तुलना, व्याख्या और प्रश्नों का उत्तर देना। एजेंटिक एआई उन दोहरावदार कार्यों को बढ़ावा देगा जो संगठनों को धीमा करते हैं: परिदृश्य तैयार करना, कार्यकारी तैयार ब्रीफ तैयार करना, संकेतों की निगरानी करना, जोखिम को उजागर करना और अगली सर्वश्रेष्ठ कार्रवाई का समन्वय करना।
लेकिन सबसे महत्वपूर्ण परिवर्तन यह नहीं होगा कि एआई “खुदरा चलाता है।” यह होगा कि खुदरा विक्रेता अंततः ग्राहक और उद्यम के बीच के लूप को कस लेंगे। टीमें तेजी से आगे बढ़ेंगी, आंतरिक घर्षण को दूर करेंगी, और बेहतर निर्णय लेंगी – पहले कि रुझान अपने शिखर पर पहुंचे, पहले कि मार्कडाउन का क्रम बढ़ जाए, और पहले कि याद की गई अवसर तिमाही मिस हो जाएं।
जीतने वाले खुदरा विक्रेता वे नहीं होंगे जिनके पास सबसे अधिक एआई प्रयोग हैं; वे वे होंगे जो एक दोहराने योग्य संचालन कदम बनाते हैं जहां ग्राहक सत्य, भविष्यवाणी बुद्धिमत्ता और मानव रचनात्मकता मिलकर काम करते हैं – संकल्पना से परिवर्तन तक।
विस्तृत साक्षात्कार के लिए धन्यवाद, पाठक जो अधिक जानना चाहते हैं उन्हें फर्स्ट इनसाइट पर जाना चाहिए।
